Algoritmos de minería de datos para la predicción del comportamiento de indicadores ambientales

• Published in: Dyna (Medellín, Colombia) Colombia), 2021-01, Vol.88 (219), p.228-236
• Main Authors: Pérez Martínez, Liz, Naranjo-Rey, Manuel Alejandro, Santos-Pérez, Orlando, Cabrera-Hernández, Juan Alfredo, Nogueira-Rivera, Dianelys
• Format: Article
• Language: eng ; spa
• Subjects: Algorithms; ARIMA; clasificación; classification; Data mining; Decision making; Entrepreneurship; Environmental indicators; Environmental management; Environmental performance; Indicators; Information management; Managers; Mental task performance; Performance prediction; predicción; predicción; clasificación, ARIMA, serie temporal; prediction; Prediction models; serie temporal; temporal serie
• ISSN: 0012-7353; 2346-2183
• DOI: 10.15446/dyna.v88n219.95018

La necesidad de adoptar adecuados enfoques empresariales para lograr un mejor desempeño ambiental constituye una tarea inminente. Desarrollar modelos predictivos para indicadores ambientales constituye el objetivo principal de este artículo. Para ello se emplearon tecnologías que demostraron ser competentes para el logro del mismo. La aplicación de técnicas de minería de datos permitió capturar los patrones pasados y replicarlos, además de realizar estimaciones con datos nuevos o fuera de muestra, así como inferir comportamientos y resultados futuros, en aras de anticipar posibles situaciones de deterioro que comprometan la sostenibilidad ambiental. Los experimentos diseñados para comparar los resultados en la clasificación al emplear los modelos predictivos, demuestran que el porcentaje de error oscila entre el 4% y el 5%, lo que evidencia un grado muy bueno (alto), de acuerdo con las escalas de comprobación.